Pierwsze kroki z GitHub Copilotem – jak generować funkcje i klasy z komentarzy (promptów)

Wprowadzenie do GitHub Copilota

GitHub Copilot to zaawansowane narzędzie wspomagające programistów w pisaniu kodu dzięki sztucznej inteligencji. Opracowane przez GitHub we współpracy z OpenAI, wykorzystuje modele językowe do sugerowania fragmentów kodu, funkcji, klas, a nawet całych bloków logicznych w czasie rzeczywistym. Narzędzie działa jako inteligentny asystent programistyczny, który analizuje kontekst i podpowiada najbardziej prawdopodobne uzupełnienia kodu.

Copilot integruje się z popularnymi edytorami kodu, takimi jak Visual Studio Code, umożliwiając płynne i intuicyjne korzystanie z jego funkcji podczas codziennej pracy. Co istotne, nie wymaga on znajomości skomplikowanych komend – wystarczy zwykły komentarz lub początek funkcji, aby AI zaproponowała odpowiednią implementację.

Narzędzie to znajduje zastosowanie w wielu językach programowania, w tym w JavaScript, Pythonie, TypeScript, Go, Ruby czy C#. Dzięki temu może być wykorzystywane zarówno przez początkujących, jak i doświadczonych programistów w różnorodnych projektach – od prostych skryptów po złożone aplikacje webowe i rozwiązania backendowe.

GitHub Copilot zmienia sposób, w jaki podchodzimy do pisania kodu – z narzędzia do manualnego tworzenia staje się środowiskiem współpracy człowieka z AI. Zamiast wpisywać każdą linijkę ręcznie, możemy opisywać, co chcemy osiągnąć, a Copilot przygotowuje odpowiedni kod. To podejście nie tylko przyspiesza pracę, ale też może zwiększyć produktywność i ułatwić naukę programowania.

Instalacja i konfiguracja GitHub Copilota

GitHub Copilot to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które integruje się z popularnymi edytorami kodu, takimi jak Visual Studio Code, Neovim czy JetBrains, pomagając programistom w generowaniu fragmentów kodu na podstawie kontekstu lub komentarzy. Aby jednak zacząć korzystać z jego możliwości, konieczna jest jego odpowiednia instalacja i konfiguracja.

Proces instalacji GitHub Copilota różni się nieco w zależności od wybranego środowiska programistycznego. Najczęściej wybieraną opcją jest Visual Studio Code, gdzie Copilot dostępny jest jako rozszerzenie. Po zainstalowaniu wystarczy zalogować się na konto GitHub, które posiada aktywną subskrypcję usługi Copilot.

Podczas konfiguracji można dostosować sposób, w jaki Copilot będzie reagował — na przykład, czy ma proponować sugestie automatycznie, czy dopiero po naciśnięciu odpowiedniego skrótu klawiaturowego. Użytkownik może również zdecydować, czy chce włączyć funkcje eksperymentalne lub filtrowanie treści, by ograniczyć pojawianie się niedozwolonych lub wrażliwych fragmentów kodu.

Warto też pamiętać, że GitHub Copilot działa najlepiej, gdy ma dostęp do szerszego kontekstu kodu źródłowego. Dlatego dobrze jest pracować w repozytorium zawierającym kompletne pliki projektu — dzięki temu sugestie będą bardziej trafne i dopasowane do stylu oraz struktury konkretnego kodu.

Podczas szkoleń Cognity ten temat wraca regularnie – dlatego zdecydowaliśmy się go omówić również tutaj.

Po prawidłowej instalacji i konfiguracji GitHub Copilot jest gotowy do działania, umożliwiając generowanie kodu na podstawie komentarzy (promptów), co omówimy w kolejnych częściach artykułu.

Tworzenie kodu za pomocą komentarzy (promptów)

Jednym z najbardziej przełomowych aspektów GitHub Copilota jest możliwość generowania kodu na podstawie komentarzy – tzw. promptów. Zamiast ręcznie pisać każdą funkcję lub klasę od podstaw, programista może po prostu opisać, co chce osiągnąć, a Copilot zaproponuje odpowiednią implementację. To podejście radykalnie zmienia sposób, w jaki tworzymy kod, czyniąc proces bardziej wydajnym i intuicyjnym.

Prompty to nic innego jak komentarze w kodzie, które służą jako instrukcja dla GitHub Copilota. W zależności od stopnia szczegółowości promptu, Copilot może wygenerować proste funkcje, kompleksowe klasy lub nawet całe moduły.

Typowe zastosowania

• Funkcje: Szybkie tworzenie powtarzalnych fragmentów kodu, np. funkcji konwertującej jednostki, walidującej dane lub przetwarzającej tekst.
• Klasy: Generowanie szkiców obiektów, np. klas reprezentujących modele danych, kontrolery aplikacji czy komponenty UI.

Przykład działania

Poniżej przykład promptu zamieszczonego jako komentarz oraz kodu wygenerowanego przez Copilota:

# Funkcja obliczająca średnią z listy liczb

def calculate_average(numbers):
    if not numbers:
        return 0
    return sum(numbers) / len(numbers)

W tym przypadku prompt w formie komentarza jasno komunikuje intencję – Copilot rozpoznaje potrzebę stworzenia funkcji matematycznej i proponuje logiczną implementację.

Porównanie: Funkcja vs Klasa

Dobrze sformułowany prompt umożliwia Copilotowi wygenerowanie trafniejszego kodu. W kolejnych sekcjach zostaną przedstawione przykłady skutecznych promptów oraz techniki ich optymalizacji, które pozwalają lepiej wykorzystać możliwości narzędzia. Osoby chcące szybko opanować praktyczne zastosowania Copilota mogą również skorzystać z Kursu Programuj szybciej i lepiej z Copilotem. Praktyczne warsztaty z GitHub Copilot i GenAI.

Przykłady efektywnych promptów

Efektywne korzystanie z GitHub Copilota zaczyna się od dobrze sformułowanych promptów, czyli komentarzy w kodzie, które podpowiadają narzędziu, jaką funkcję lub klasę ma wygenerować. W tej sekcji przyjrzymy się przykładom promptów, które prowadzą do bardziej trafnych i użytecznych podpowiedzi, oraz porównamy je z mniej skutecznymi formami. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Różnice między efektywnymi i nieefektywnymi promptami

Przykłady efektywnych promptów w praktyce

1. Generowanie funkcji matematycznej:

# Funkcja obliczająca największy wspólny dzielnik dwóch liczb całkowitych

Copilot wygeneruje funkcję wykorzystującą algorytm Euklidesa, często w formie rekurencyjnej lub iteracyjnej.

2. Tworzenie klasy z określonymi metodami:

# Klasa BankAccount z metodami deposit(), withdraw() oraz get_balance()

Efektywny prompt zawiera nazwę klasy oraz listę wymaganych metod, co prowadzi do trafnego szkieletu kodu.

3. Przetwarzanie tekstu:

# Funkcja, która zlicza wystąpienia każdego słowa w tekście

Takiego typu prompt umożliwia Copilotowi wygenerowanie funkcji z użyciem słowników lub kolekcji typu Counter.

Wskazówki do tworzenia skutecznych promptów

• Używaj jednoznacznych i konkretnych sformułowań.
• Wskazuj typ danych wejściowych i oczekiwany wynik.
• Unikaj zbyt ogólnych komentarzy, np. # Zrób coś z danymi.
• Jeśli tworzysz klasę, wypunktuj w komentarzu metody, które powinna zawierać.

Dobrze sformułowany prompt pozwala Copilotowi „zrozumieć” kontekst i lepiej dopasować generowany kod do twoich potrzeb, co przekłada się na oszczędność czasu i większą precyzję w pracy programisty.

Najczęstsze błędy i nieefektywne promptowanie

GitHub Copilot jest potężnym narzędziem wspomagającym pisanie kodu, ale jego skuteczność w dużej mierze zależy od sposobu, w jaki użytkownik formułuje komentarze (prompty). Poniżej przedstawiamy najczęstsze błędy i nieefektywne praktyki, które mogą prowadzić do nieprecyzyjnych lub nieprzydatnych wyników.

• Zbyt ogólnikowe prompty – komentarze typu "stwórz funkcję" lub "dodaj klasę" są zbyt nieprecyzyjne i mogą skutkować losowym lub domyślnym kodem, który nie odpowiada naszym oczekiwaniom.
• Brak kontekstu – jeśli Copilot nie ma dostępu do wcześniej napisanego kodu lub prompty nie odnoszą się do konkretnego problemu, wygenerowane rozwiązania mogą być niespójne.
• Zbyt długie lub złożone prompty – przeładowanie prompta wieloma wymaganiami naraz może spowodować, że Copilot pominie istotne fragmenty lub wygeneruje kod niezgodny z intencją.
• Niejasny lub niegramatyczny język – nieczytelne lub niepoprawne językowo komentarze mogą dezorientować model i prowadzić do błędnych sugestii.
• Ignorowanie konwencji języka programowania – stosowanie komentarzy, które nie są zgodne z typową składnią lub konwencją dla danego języka, może zmniejszyć dokładność podpowiedzi.

Dla porównania, poniższa tabela ilustruje różnicę między nieefektywnym a skutecznym promptem:

Warto pamiętać, że skuteczne promptowanie to kombinacja precyzji, zwięzłości i kontekstu. Unikanie powyższych błędów znacząco zwiększa szanse na uzyskanie trafnego i użytecznego kodu od GitHub Copilota. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się tworzyć naprawdę skuteczne prompty, sprawdź nasz Kurs Copilot i skuteczne prompt’y w praktyce. AI-asystent w Microsoft 365.

Dobre praktyki korzystania z GitHub Copilota

GitHub Copilot jest potężnym narzędziem wspomagającym programistów na różnych etapach pracy – od pisania prostych funkcji po generowanie całych klas czy podpowiedzi testów jednostkowych. Aby jednak w pełni wykorzystać jego potencjał i uniknąć typowych pułapek, warto stosować się do kilku sprawdzonych zasad.

1. Jasne i zwięzłe komentarze jako prompty

Copilot działa najlepiej, gdy otrzymuje precyzyjne wskazówki. Komentarze powinny jasno opisywać, co ma zostać wygenerowane, ale nie muszą zawierać zbyt wielu szczegółów technicznych. Przykład:

# Oblicz średnią arytmetyczną listy liczb

Jest to bardziej skuteczne niż ogólnikowe:

# Funkcja do przetwarzania danych

2. Uzupełnianie kodu krok po kroku

Zamiast polegać na Copilocie do generowania całych plików lub złożonych struktur jednocześnie, lepiej budować kod iteracyjnie. Generuj najpierw funkcję, potem testy, a dopiero na końcu refaktoryzuj.

3. Czytanie i weryfikacja wygenerowanego kodu

Wygenerowany kod powinien być zawsze dokładnie przeanalizowany. Copilot nie gwarantuje poprawności logicznej ani zgodności z wymaganiami projektu. Warto zwracać uwagę na:

• użycie niezalecanych bibliotek,
• potencjalne błędy bezpieczeństwa,
• niską wydajność fragmentów kodu.

4. Wykorzystywanie Copilota do wspomagania, nie zastępowania myślenia

Copilot powinien być traktowany jako współprogramista, a nie źródło absolutnej prawdy. Najlepiej sprawdza się jako narzędzie przyspieszające pracę, a nie wykonujące ją całkowicie za użytkownika.

5. Spójność stylu kodowania

Copilot często dostosowuje się do stylu kodu w pliku lub projekcie. Aby utrzymać jednolity styl:

• Stosuj konwencje nazewnicze konsekwentnie,
• Używaj komentarzy w jednakowej formie,
• Zadbaj o formatowanie plików źródłowych.

6. Porównanie zastosowania Copilota w różnych kontekstach

Stosowanie powyższych praktyk zwiększa efektywność pracy z GitHub Copilotem i pozwala uniknąć typowych błędów wynikających z nadmiernego zaufania do automatycznie generowanego kodu.

Ograniczenia i etyczne aspekty używania AI w programowaniu

Choć narzędzia takie jak GitHub Copilot otwierają nowe możliwości dla programistów, to ich stosowanie wiąże się również z istotnymi ograniczeniami i kwestiami etycznymi. Zrozumienie tych zagadnień jest kluczowe dla odpowiedzialnego i świadomego korzystania z AI w procesie tworzenia oprogramowania.

Ograniczenia technologiczne

• Brak pełnego zrozumienia kontekstu: GitHub Copilot generuje kod na podstawie wzorców i danych treningowych, nie rozumiejąc w pełni intencji programisty ani szerszego kontekstu aplikacji.
• Możliwe błędy i nieefektywność: Wygenerowany kod może zawierać nieoptymalne rozwiązania, błędy logiczne albo naruszać dobre praktyki programistyczne.
• Ograniczone wsparcie dla niszowych technologii: Copilot radzi sobie najlepiej z popularnymi językami i frameworkami – przy mniej znanych technologiach jego skuteczność może być niższa.

Wyzwania etyczne i prawne

• Problemy z prawami autorskimi: AI może generować fragmenty kodu podobne do istniejących rozwiązań objętych prawami autorskimi, co rodzi pytania o legalność ich wykorzystania w projektach komercyjnych.
• Odpowiedzialność za błędy: Ostateczna odpowiedzialność za jakość, bezpieczeństwo i działanie wygenerowanego kodu spoczywa na człowieku – Copilot nie bierze odpowiedzialności za skutki wykorzystania jego sugestii.
• Potencjalne wzmacnianie uprzedzeń: Modele językowe mogą nieświadomie odzwierciedlać i wzmacniać uprzedzenia obecne w danych treningowych, co może mieć wpływ na jakość i etykę tworzonego oprogramowania.

Dlatego nawet jeśli GitHub Copilot stanowi potężne narzędzie wspierające programistów, konieczne jest stosowanie go z rozwagą, krytycznym podejściem oraz świadomością jego ograniczeń i wpływu na proces tworzenia oprogramowania.

Podsumowanie i dalsze kroki

GitHub Copilot to inteligentny asystent programisty, który potrafi znacząco zwiększyć produktywność poprzez automatyczne podpowiedzi kodu. Szczególnie przydatny okazuje się w sytuacjach, gdy chcemy szybko wygenerować szkic funkcji, klasy lub całych bloków logiki na podstawie prostego komentarza lub promptu. Dzięki integracji z popularnymi edytorami kodu, Copilot staje się intuicyjnym narzędziem, które wspiera wiele języków programowania i wzorców projektowych.

Jego największą zaletą jest możliwość tłumaczenia zamysłu programisty – wyrażonego w języku naturalnym – na rzeczywisty kod źródłowy. To otwiera nowe podejście do tworzenia oprogramowania, gdzie kreatywność i precyzyjne formułowanie intencji stają się równie ważne jak znajomość składni.

Warto jednak pamiętać, że GitHub Copilot nie zastępuje wiedzy i doświadczenia programisty. Należy traktować go jako pomocnika, który automatyzuje powtarzalne zadania i dostarcza inspiracji, ale nie gwarantuje poprawności ani optymalności kodu.

Pierwsze kroki z Copilotem mogą być zaskakująco proste – wystarczy dobrze sformułowany komentarz, aby otrzymać funkcjonujący fragment kodu. Jednak aby w pełni wykorzystać jego potencjał, warto poznać sposoby tworzenia skutecznych promptów, unikać typowych błędów i rozwijać dobre praktyki pracy z tym narzędziem.

W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Budowanie automatyzacji z Copilotem: jak opisać proces i dostać gotowy flow 29 stycznia 2026

Power Automate i Copilot – czym są i dlaczego razem zmieniają sposób pracy z Microsoft 365 27 stycznia 2026